什么是 NIR 光谱？

什么是近红外光

近红外（NIR）辐射是电磁波谱中介于可见光和中红外之间的部分。其边界因来源不同而略有差异：药典通则 USP <856> 将 NIR 范围定义为 780 至 2,500 nm，约合 12,821 至 4,000 cm⁻¹[1]，而光学与光子学标准 ISO 20473 将近红外波段定为 0.78–3 µm[2]。分析化学综述则给出 750–2,500 nm 或 800–2,500 nm[3][4]。这些来源都没有把该区域的起点定得低至 700 nm，尽管这一下限有时会被非正式地引用[1][2][3][4]。USP <1856> 进一步将该范围划分为约 780–1,100 nm 的短波 “Herschel” 区和 1,100 至 2,500 nm 的长波区[5]。

从 Herschel 到 Norris

近红外是人类发现的第一种不可见辐射[4]。1800 年，William Herschel 用棱镜分散太阳光，并把温度计放在光谱可见红端之外；温度计仍然升温，他将这些不可见射线描述为“具有很强的加热物体的能力，却完全不能照亮物体”[6]。分析应用则晚得多。Pasquini 将其追溯到为农业开发仪器分析方法的努力，并指出 Karl Norris 是该技术史上最重要的人物，他在寻找测定农产品水分的新方法时开始研究 NIR[3]。

NIR 光谱记录了什么

分子在其基频振动的频率处吸收中红外辐射。相比之下，NIR 区域以这些基频的倍频和合频为主[1][3]。这类跃迁之所以被允许，是因为化学键振动具有非谐性；O–H、C–H、N–H 和 S–H 键具有高非谐性和高键能，因而产生最强的 NIR 特征[3]。Beć 和 Huck 将 X–H 谱带描述为 NIR 光谱中特征最为鲜明的部分，并指出其位置和强度受非谐效应支配[4]。主要官能团的谱带归属汇集在 Workman 和 Weyer 等编写的解析图谱集中[7]。

倍频和合频谱带很弱：USP <856> 指出，NIR 的摩尔吸光系数远低于中红外，辐射可穿透物料数毫米[1]。这一弱点在实践中反而是优势。样品可以按原样测量，通常采用漫反射而无需预处理[3]，测量探及的是物料整体而不仅仅是表面[4]。光如何被色散或调制以记录光谱是另一个话题，详见什么是 FT-NIR？以及NIR 与 FT-NIR 架构的比较。

为什么 NIR 需要化学计量学

NIR 谱带宽且严重重叠，观测到的光谱通常是众多贡献的叠加[4]。因此，单一波长很少能为定量模型提供足够的信息，Pasquini 称 NIR 是应用化学计量学最多的分析技术[3]。其结果是，NIR 是一种间接的二级方法：它高度依赖良好且可接受的参考方法，稳健的模型可能需要数百乃至数千个经参考方法分析的样品[3]。Beć 和 Huck 警告说，分析用 NIR 因此很容易沦为只定量不解释的“黑箱工具”[4]，Pasquini 后来的综述讨论了该技术及其配套数学工具的缺陷和误用[8]。对于饲料、谷物和谷物碾磨制品，ISO 12099 规定了定标、验证、异常值处理和仪器稳定性监控的指南[9]。

NIR 的应用领域及其局限

在食品工业中，NIR 已应用于完整固体、自由流动固体、糊状物和液体，既用于成分的定量分析，也用于真实性鉴别等定性任务，包括在输送带上、管道中和发酵过程中的在线测量[10]。ISO 12099 涵盖了用 NIR 测定饲料和谷物中水分、脂肪、蛋白质、淀粉和粗纤维等成分[9]。在制药技术中，NIR 用于固体、液体和生物技术剂型，应用于研发、生产中的过程监控以及质量控制实验室，既用于鉴别也用于定量[11]。该方法也有明显的局限：

• 间接方法。每个定量结果都继承了参考分析和定标集的质量；模型只对与建模样品相似的样品有效[3][9]。
• 痕量分析物。NIR 的灵敏度不高；Pasquini 给出的典型检测限约为 0.1 %（m/m），并指出大多数定量应用针对的是主要成分[3]。
• 矿物质和盐类。不含主导 NIR 光谱的 O–H、C–H、N–H 或 S–H 键的物质只能间接测定，例如通过浓水溶液中氯化钠对水谱带的影响来测定氯化钠[3]。

USTECH 的 NIR 测量方案

USTECH 生产用于实验室、近线和在线的 NIR 分析仪。MasterLine17EC 是用于谷物、饲料原料和青粗饲料的台式及近线 NIR 分析仪；ProLine2550 是用于混合机、反应器和管道的在线 FT-NIR 分析仪；ProLine17EC 和 ProLine17ECS 是基于 InGaAs 阵列的坚固型在线 NIR 分析仪。由于每个 NIR 结果都依赖于针对参考方法的定标，模型在 caliX 中开发和验证。NIR 能否测量某一产品中的某一参数、应使用哪台仪器，需要用您自己的样品和参考分析开展可行性研究来确定。